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        宏觀坡向?qū)Σ煌燃壗邓挠绊?/h1>
        2018-05-05 08:44:49邱新法
        水土保持研究 2018年1期
        關(guān)鍵詞:坡向氣象站日數(shù)

        喬 淼, 曾 燕, 邱新法

        (1.南京信息工程大學(xué) 地理與遙感學(xué)院, 南京210044; 2.江蘇省氣候中心,南京 210009; 3.南京信息工程大學(xué) 應(yīng)用氣象學(xué)院, 南京210044)

        降水對于人類賴以生存的自然環(huán)境具有重要的影響,是氣候、水文及洪澇干旱等自然災(zāi)害研究的必要數(shù)據(jù)。降水的形成和分布伴隨著復(fù)雜的過程,除與天氣條件因素有關(guān)外,地形對降水有著極其顯著的影響。大量的觀測資料與研究表明,許多區(qū)域的降水都具有明顯的地形特征[1]。影響降水的地形因子包括海拔高度、坡向、坡度和地形形態(tài)等,其中坡向?qū)邓挠绊懹葹轱@著[2]。以我國新疆天山為例,位于背風(fēng)坡的庫爾勒(海拔917.5 m)與位于迎風(fēng)坡的烏魯木齊(海拔917.9 m)海拔基本相同,但年降水量僅為50.1 mm,與烏魯木齊277.6 mm的年降水量相差懸殊[3]。坡向不僅影響降水總量的大小,對降水日數(shù)和強(qiáng)度的影響也十分顯著,烏魯木齊年降水日數(shù)比庫爾勒多60.4 d,中、大雨日分別多5.7,0.8 d。

        通過長期的研究,國內(nèi)外學(xué)者就坡向與降水之間的關(guān)系得到了一些一致的結(jié)論。Nordo[4]于1967年發(fā)現(xiàn)降水的空間分布與風(fēng)向和山體方位的相對位置密切相關(guān);1979年Smith[5]提出了“迎風(fēng)坡降水機(jī)制”,指出“迎風(fēng)坡降水”可以使地形兩側(cè)產(chǎn)生非常顯著的降水差異;近年來,Renard[6]、Didier[7]等在探究降水量與地形因子的統(tǒng)計關(guān)系中,均采用了風(fēng)向與坡向的夾角作為其中重要的影響因子。我國學(xué)者章淹[1]通過長期的觀測資料發(fā)現(xiàn)迎風(fēng)坡對潮濕氣流具有抬升作用;傅抱璞[2]則推導(dǎo)出了地形抬升速度的數(shù)學(xué)模式;史嵐[8]在研究長江流域降水空間分布時,將地形抬升降水增量作為重要的因子得到了起伏地形下降水量精細(xì)化估算模型。

        事實(shí)上,由于不同等級降水的水汽條件不同,復(fù)雜下墊面的熱力和動力作用具有顯著的差異[9]。比如,據(jù)文獻(xiàn)記載,南疆地區(qū)喀什河谷的喇叭口地形更易出現(xiàn)暴雨中心,而該地的小雨、中雨降水日數(shù)卻相對較少,這說明地形對不同等級的降水具有不同的影響[3]。研究表明,迎風(fēng)坡地形對降水的作用主要是通過增加雨強(qiáng)的形式實(shí)現(xiàn),而背風(fēng)坡主要為減雨作用,大量的暴雨實(shí)例分析都提出了坡向?qū)邓畯?qiáng)度具有重要的影響[10-14]。但在以往的研究中,較多為分析坡向?qū)Χ嗄昶骄邓蚰炒谓邓^程的影響程度,缺少坡向影響降水強(qiáng)度的系統(tǒng)分析與定量表達(dá)。同時,由于降水的等級強(qiáng)度、時空分布是由水汽與地形條件等共同作用的,故不同地貌、干濕條件下的降水也具有顯著的不同。本文根據(jù)邱新法提出的主次降水方位算法,利用地面降水觀測資料,基于不同地貌與干濕條件,定量分析宏觀坡向?qū)τ诓煌燃壗邓挠绊?,可為雨量定量估算中地形因子模型的建立提供參考?/p>

        1 試驗(yàn)材料與方法

        1.1 資料與處理

        本文所用資料包括氣象站觀測降水?dāng)?shù)據(jù)及DEM數(shù)據(jù)。

        (1) 氣象站觀測降水?dāng)?shù)據(jù)。使用全國756個常規(guī)氣象站的日降水量數(shù)據(jù),篩選出在1961—2000年具有40 a觀測資料的臺站共553個,并按照相應(yīng)的氣象標(biāo)準(zhǔn)分別統(tǒng)計了各站點(diǎn)不同等級降水的降水日數(shù)及總降水量。其中,采用中央氣象臺的降水劃分標(biāo)準(zhǔn),將日降水量P劃分為四個等級,分別是小雨:0.1 mm≤P<10 mm;中雨:10 mm≤P<25 mm;大雨:25 mm≤P<50 mm;暴雨:P≥50 mm。

        (2) DEM(Digital Elevation Model)數(shù)據(jù)。選用空間分辨率為1 km×1 km的DEM數(shù)據(jù)。在坡向影響降水的研究中,有宏觀坡向與微觀坡向之分。大地形的坡向相對固定,對降水的影響有一定規(guī)律且比較穩(wěn)定;小地形的坡向則各地不同、變化無窮,其對降水的影響錯綜復(fù)雜且不穩(wěn)定。因此,在研究坡向?qū)邓挠绊憰r,通常將宏觀坡向與微觀坡向分離,著重研究宏觀坡向?qū)邓挠绊慬2]。本文采用7×7窗口對原始DEM數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑及規(guī)范化處理,提取各氣象站點(diǎn)宏觀坡向。坡向的取值范圍為[-181,180),其中-181°對應(yīng)平地,正南為0°,正東為-90°,正西為90°,正北為-180°。

        此外,本文根據(jù)前人的研究[15-16],利用DEM數(shù)據(jù)與計算得到的地形起伏度數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加分析,將我國的地貌形態(tài)按海拔高度和地形起伏度劃分為三個宏觀類型:平原(起伏度0~20 m);丘陵(海拔<500 m且起伏度>20 m;海拔>500 m且起伏度為20~150 m);山地(海拔500~800 m且起伏度>150 m;海拔>800 m),地貌劃分結(jié)果見圖1。

        圖1中國地貌類型分類圖

        1.2 研究方法

        受地形抬升等作用的影響,迎風(fēng)坡的降水量明顯大于背風(fēng)坡。傅抱璞[2]根據(jù)迎、背風(fēng)坡降水差異的物理機(jī)制,提出降水時盛行風(fēng)向與坡向之間的夾角是判別迎風(fēng)坡與背風(fēng)坡的重要標(biāo)志,當(dāng)其夾角的絕對值小于等于90°時為迎風(fēng)坡,大于90°為背風(fēng)坡。其中,降水時的盛行風(fēng)向由于其多變性與不確定性,在前人的研究中多用經(jīng)驗(yàn)值、氣象站風(fēng)向、經(jīng)緯向風(fēng)再分析資料替代盛行風(fēng)向,但均無法直接準(zhǔn)確地確定降水時的盛行風(fēng)向,也無法系統(tǒng)的分析坡向與降水之間的定量關(guān)系。邱新法在前人研究的基礎(chǔ)上,提出了替代降水時盛行風(fēng)向的普適性方法,引入主次降水方位、主次方位降水差兩個概念,直接利用地面降水觀測資料確定主次降水方位替代降水時的盛行風(fēng)向,并通過主次方位降水差定量的分析坡向?qū)邓挠绊憽?/p>

        具體算法為[17]:對于任一氣象站,將其設(shè)定為目標(biāo)氣象站,設(shè)定任意方位θi,根據(jù)氣象站所處宏觀地形的地理坡向β,可將目標(biāo)氣象站周圍附近的若干氣象站分為兩組,即氣象站地理坡向β與方位角θi夾角絕對值小于等于90°的所有臺站為θi方位的迎風(fēng)坡臺站,夾角絕對值大于90°的所有臺站為θi方位的背風(fēng)坡臺站??紤]到我國極大部分地區(qū)水汽主要來源于東南太平洋,故將θi在[-90°,90°)(-90°對應(yīng)正東,90°對應(yīng)正西)半圓內(nèi)按一定的間距Δ旋轉(zhuǎn),即:

        θi=-90+i·Δθi=0,1,2,3,…

        (1)

        統(tǒng)計方位θi時迎風(fēng)坡臺站與背風(fēng)坡臺站的平均降水量差DPi,其中平均降水量差絕對值最大者,即DPmax=max(∣DPi∣),對應(yīng)的方位即為目標(biāo)氣象站的主次降水方位,由降水量大值方位指向小值方位,與水汽來源方位相一致;DPmax即為主次方位降水差,用以定量表征坡向?qū)邓挠绊懗潭取_@里將由主次降水方位與坡向確定的迎風(fēng)坡、背風(fēng)坡分別稱為主、次降水坡。

        高婷[17]、潘虹[18]等應(yīng)用該算法,將中國月平均降水量數(shù)據(jù)計算得到的主次降水方位分別與FNL盛行風(fēng)向和地方氣候?qū)VM(jìn)行了對比分析,表明主次降水方位宏觀分布與FNL盛行風(fēng)向基本吻合,且區(qū)域上更能反映各地降水的氣候特征。證明該算法可行,結(jié)果可靠。

        為分析坡向?qū)Σ煌燃壗邓挠绊?,本文利用氣象站不同等級降水日?shù)與降水總量數(shù)據(jù)替代平均降水量應(yīng)用于該算法中,提出主次方位降水日數(shù)差與主次方位降水總量差,結(jié)合坡向影響系數(shù)定量的表達(dá)坡向?qū)Σ煌燃壗邓挠绊?,并對結(jié)果進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。

        2 結(jié)果與分析

        2.1 坡向影響系數(shù)

        為比較坡向?qū)Ω鞯燃壗邓挠绊?,本文利用湯懋蒼[19]提出的坡向影響系數(shù)I以評價坡向?qū)邓南鄬τ绊懀涠x為:

        (2)

        式中:Pw,Pl分別為迎風(fēng)坡和背風(fēng)坡降水量??紤]到本文在主降水坡與次降水坡臺站數(shù)量不一定相同的情況,進(jìn)行歸一化處理,改寫公式為:

        (3)

        式中:n1,n2分別為主降水坡、次降水坡的站點(diǎn)個數(shù);Pw,Pl分別為主降水坡和次降水坡的降水日數(shù)(降水量)。坡向影響系數(shù)I代表了不同等級降水,主、次降水坡的降水日數(shù)差(降水量差)與總降水日數(shù)(總降水量)的比值,其值在0~1之間變化,I越大說明坡向?qū)邓挠绊懺矫黠@。表1為全國不同等級降水各站點(diǎn)基于降水日數(shù)與降水總量的坡向影響系數(shù)均值。

        表1 全國各等級降水坡向影響系數(shù)均值

        比較全國基于降水日數(shù)與降水總量得到的各等級降水的坡向影響系數(shù)均值,總體趨勢一致,均為暴雨最大,大雨、中雨次之,小雨最小。由于坡向影響系數(shù)在一定程度上反映了坡向?qū)邓植加绊懙南鄬Τ潭?,故可以得到坡向?qū)Σ煌燃壗邓南鄬τ绊懗潭葹楸┯?大雨>中雨>小雨。暴雨作為一種中小尺度天氣過程,地形對暖濕氣流造成的強(qiáng)迫抬升,對其是有直接影響的,即當(dāng)坡向與盛行風(fēng)向交角較大時,暖濕氣流沿坡爬升,必然會產(chǎn)生上升運(yùn)動,使對流加強(qiáng),雨量加大,同時地形阻擋也使降水系統(tǒng)移速減慢,雨時延長[10]。劉裕祿等[12]分析了長期的降水實(shí)況,結(jié)果顯示當(dāng)降水系統(tǒng)經(jīng)過山脈時,因地形抬升出現(xiàn)了較強(qiáng)的擾動,使得降雨增幅,其增幅量與擾動和降水強(qiáng)度呈正相關(guān),即雨強(qiáng)越大,地形抬升作用越明顯,這與本文通過坡向影響系數(shù)得到的定量結(jié)論一致。

        此外,分別統(tǒng)計了位于天山和長白山的氣象站點(diǎn)各等級降水的坡向影響系數(shù)均值,見表2。林之光[3]在《地形降水氣候?qū)W》中提到長白山迎、背風(fēng)坡降水氣候差異的特點(diǎn)與天山不同。天山地區(qū)由于氣候干旱,兩坡降水量均不多,山脈對降水氣候影響最大的是降水日數(shù)。但對于氣候較為濕潤的長白山,山脈影響主要表現(xiàn)在降水總量,兩側(cè)年降水量相差可達(dá)400 mm。結(jié)合表2可以看出,天山地區(qū)基于降水日數(shù)得到的坡向影響系數(shù)均大于基于降水總量的坡向影響系數(shù),而長白山地區(qū)恰恰相反,說明了坡向?qū)τ谔焐降貐^(qū)降水的影響在降水日數(shù)方面更加顯著,長白山地區(qū)則是更加體現(xiàn)在降水總量上,這與林之光的結(jié)論是一致的。

        2.2 不同地貌下坡向?qū)Σ煌燃壗邓挠绊懛治?/h3>

        為驗(yàn)證主、次降水坡站點(diǎn)的降水日數(shù)及總量是否具有顯著差異,即坡向是否顯著影響不同等級的降水,本文采用單邊t檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)計算得出的各站點(diǎn)主次方位降水日數(shù)差/總量差是否具有顯著性,以明確其統(tǒng)計意義。具體做法是[18]:按照每個站的主次降水方位,將周邊站點(diǎn)分為兩組,一組為主降水坡站(其坡向與主次降水方位夾角小于或等于90°),另一組為次降水坡站(其坡向與主次降水方位夾角大于90°),分別計算兩組臺站降水日數(shù)差/總量差的平均值與標(biāo)準(zhǔn)差,根據(jù)t檢驗(yàn)計算式得到各站t統(tǒng)計值,查找t統(tǒng)計分布表,得出各站不同降水等級主次方位降水日數(shù)差/總量差的顯著性置信水平。附圖4為各等級降水主次方位降水日數(shù)差顯著性檢驗(yàn)站點(diǎn)分布圖,通過對比可以看出,不同等級降水通過0.05及以上顯著性檢驗(yàn)的站點(diǎn)主要分布于山地地區(qū),如天山山脈、大興安嶺山脈、哀牢山脈等地。此外,對于地形起伏較大的平原、丘陵與山地的交界處,如塔里木盆地、東北平原的邊界地區(qū),通過0.05及以上顯著性檢驗(yàn)的站點(diǎn)同樣較多。而位于華北平原、東北平原中心地勢較為平坦的地區(qū)未通過0.05顯著性檢驗(yàn)的站點(diǎn)顯著較多。

        表2 天山、長白山各等級降水坡向影響系數(shù)

        表3分別統(tǒng)計了位于平原、丘陵、山地地貌下,基于降水日數(shù)和降水總量的通過0.05及以上顯著性水平檢驗(yàn)的臺站占臺站總數(shù)的百分比。此外,表4給出了不同地貌下各等級降水主次方位降水日數(shù)/總量差絕對值,其值越大,說明主、次降水坡降水日數(shù)和總量相差越大,坡向?qū)Σ煌燃壗邓挠绊懗潭群蛯?shí)際產(chǎn)生的降水效果也越明顯。通過表3和表4可以明顯看出通過0.05及以上顯著性檢驗(yàn)的站點(diǎn)比例與主次方位降水日數(shù)/總量差絕對值均為山地地區(qū)最大,丘陵次之,平原最小,說明在地形起伏較大的山區(qū)坡向?qū)邓挠绊戄^為明顯,而地勢平坦地區(qū)則影響相對較小,這與實(shí)際降水情況相符。

        表3 不同地貌下主次方位降水日數(shù)差/總量差通過0.05及以上顯著性水平檢驗(yàn)的站點(diǎn)比例 %

        表4 不同地貌下各降水等級主次方位降水日數(shù)/總量差絕對值比較

        2.3 不同干濕條件下坡向?qū)Σ煌燃壗邓挠绊懛治?/h3>

        表5分別統(tǒng)計了干旱、半干旱、半濕潤、濕潤地區(qū)的氣象站主次方位降水日數(shù)差及總量差絕對值的均值,結(jié)合附圖5不同干濕分區(qū)下各等級降水主次方位降水日數(shù)差空間分布圖,可以看出,小雨、中雨、大雨、暴雨的主次方位降水日數(shù)差大值區(qū)呈現(xiàn)逐漸由干旱區(qū)向濕潤區(qū)東移的現(xiàn)象,即小雨的大值區(qū)主要分布于干旱區(qū),主降水坡與次降水坡年平均小雨日數(shù)相差可達(dá)40 d以上;中雨和大雨的大值區(qū)則由干旱區(qū)逐漸向半干旱區(qū)、半濕潤區(qū)移動,主降水坡與次降水坡年平均中雨、大雨日數(shù)分別相差可達(dá)8 d和6 d左右;暴雨主要分布于濕潤區(qū),該大值區(qū)年平均暴雨日數(shù)在主、次降水坡相差約為3 d。陳明等[10]分析了不同干濕分區(qū)下坡向?qū)Ρ┯杲邓龇挠绊懀岢鰸駶檯^(qū)與半濕潤區(qū)、半干旱區(qū)迎風(fēng)坡對暴雨影響的重要差別在于前者由于氣候潮濕,大氣潛在不穩(wěn)定能量多,空氣中水汽條件充沛,在一定對流過程觸發(fā)下,降水的絕對增加量相當(dāng)可觀,后者則相對較弱,以至坡向?qū)Ρ┯甑挠绊戯@著體現(xiàn)在濕潤地區(qū),而對大雨、中雨、小雨的最大影響區(qū)域逐漸由濕潤地區(qū)向干旱地區(qū)移動。

        同時,附圖5中對于不同等級的降水,哀牢山、武夷山地區(qū)都出現(xiàn)了區(qū)域大值,此外對于中雨的長白山脈,大雨、暴雨的大興安嶺山脈等地也都出現(xiàn)了區(qū)域大值。而四川盆地各等級降水均出現(xiàn)局部小值。這也說明了山脈對主次方位降水日數(shù)差影響顯著,翁篤鳴[20]在《山區(qū)地形氣候》中提到盆地地形始終處于氣流的下風(fēng)側(cè),由于氣流的下沉和輻散,最不利于系統(tǒng)性降水的形成,所以盆地降水主要是依靠熱對流過程降水,受地形影響遠(yuǎn)不及周圍山區(qū)。

        表5 不同干濕條件下各降水等級主次方位降水日數(shù)/總量差絕對值均值比較

        3 結(jié) 論

        (1) 通過坡向影響系數(shù)的對比,可以得到坡向?qū)Σ煌燃壗邓南鄬τ绊懗潭葹楸┯?大雨>中雨>小雨。

        (2) 坡向?qū)Σ煌燃壗邓挠绊戯@著地體現(xiàn)在降水日數(shù)和降水總量兩個方面,但對于某些地區(qū)(如天山)在降水日數(shù)方面影響的更加顯著,而對于長白山等地則更體現(xiàn)在降水總量上。

        (3) 坡向?qū)Σ煌燃壗邓挠绊懯艿降孛埠透蓾駰l件的共同作用。山地地區(qū)坡向?qū)邓挠绊懽顬轱@著,丘陵次之,平原最小。坡向?qū)Ρ┯甑挠绊戯@著體現(xiàn)在濕潤地區(qū),對大雨、中雨、小雨的最大影響區(qū)域則由濕潤地區(qū)逐漸向干旱地區(qū)移動。

        本文基于地形抬升影響迎、背風(fēng)坡降水差異的物理機(jī)制,應(yīng)用主次降水方位算法得到主次方位降水日數(shù)差/總量差,通過顯著性檢驗(yàn)及文獻(xiàn)的對比分析,該結(jié)果能夠很好的表征坡向?qū)Σ煌燃壗邓挠绊?,算法較可靠。但由于坡向?qū)邓挠绊懯謴?fù)雜,除本文考慮較為主要的地形抬升作用外,也會受到地形摩擦、輻合等作用的影響,在今后的研究中還需進(jìn)一步分析坡向?qū)邓绊懙奈锢頇C(jī)制,得到更加科學(xué)準(zhǔn)確的定量表達(dá)。

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